3、供应链数字化转型中的挑战与机遇

供应链数字化转型挑战与机遇

供应链数字化转型中的挑战与机遇

在当今竞争激烈、变化迅速且复杂的商业环境中,供应链(SC)的数字化转型已成为企业提升竞争力、实现战略目标的关键举措。然而,这一转型过程并非一帆风顺,企业面临着诸多挑战和紧张关系。本文将深入探讨供应链数字化转型中的运营模式、执行和组织方面的紧张关系,以及相应的应对策略。

1. 运营模式与执行紧张关系
1.1 协作:有限协作与扩展协作

如今的供应链往往是公司内部和公司之间一系列独立且孤立的步骤。随着竞争加剧、速度加快和复杂性增加,公司越来越多地通过连接和协作来提升市场竞争力。数字化为公司提供了在多个维度上有效协作的工具,同时也改变了供应链内的协作模式和参与者构成。

协作可以沿着垂直和水平两个维度增加。有限协作主要涉及典型的供应链运营任务,而扩展协作则超越了运营和垂直协作的范畴。目前,供应链合作伙伴之间的选择性合作已经广泛开展,常见的合作任务包括产品和流程改进、产能和需求规划、协调以及共同开发等。此外,公司还可以共同开发产品,战略合作伙伴对于非核心产品的开发可能具有重要价值。

然而,尽管技术存在且合作益处已得到证明,但公司增加协作努力仍面临阻碍,主要原因包括风险、竞争和技术障碍。全球化、供应链相互依存以及业务活动的交织增加了风险暴露和管理难度;对竞争和信息共享被利用的担忧也阻碍了公司加强合作;技术障碍,如不足的信息技术、缺乏接口和流程,也会妨碍公司的业务活动协调和协作。

尽管存在这些顾虑,扩展协作的潜在益处仍可能激励公司扩大共同活动。扩展协作可细分为水平和垂直活动:
- 水平活动 :众包和开放式创新可以改善和加速设计过程;大学和研究组织是产品和

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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